CRNN还引入了BN模块来加速模型的收敛,注意这里池化层的参数:它在高度上的方向上进行了四次的缩小,而在宽度方向上只进行了两次。因为这样的长宽比是比较契合文字的。所以在模型中,图片的输入必须为32的倍数。 文字识别相当于文字的分类,根据分类的思想,比较常见的就是softmax,每一列都会被预测出某个字符,那么训练...
【Andrej Karpathy:llm.c 更新带来显著提升】llm.c 在优化后表现出色,其迭代速度达到每迭代26.2毫秒,与PyTorch的速度相匹配。开发团队发现之前在 fp32 数学模式下错误调用了 cuBLAS,而 ademeure 贡献了针对非常长序列(最后一层 logits 层中每行有50257个元素)的更优化的 softmax 核,成功加速了模型训练。团队表示...
例如，这里是 layernorm 前向和后向传递。除了 layernorm 之外，我们还需要编码器、matmul、自注意力、gelu、残差、softmax 和交叉熵损失。「一旦你拥有了所有的层，接下来的工作只是将它们串在一起。讲道理，写起来相当乏味和自虐，因为你必须确保所有指针和张量偏移都正确排列， 」Karpathy 评论道。左：我们分配...
例如,这里是 layernorm 前向和后向传递。除了 layernorm 之外,我们还需要编码器、matmul、自注意力、gelu、残差、softmax 和交叉熵损失。 “一旦你拥有了所有的层,接下来的工作只是将它们串在一起。讲道理,写起来相当乏味和自虐,因为你必须确保所有指针和张量偏移都正确排列, ”Karpathy 表示。 另外Karpathy 还...
NNLM的大部分计算集中在隐藏层和输出层之间的矩阵向量运算、输出层上的SoftMax归一化运算,CBOW模型对这些计算复杂度高的地方进行了改变:去掉了隐藏层、输出层改用Huffman树。 lz目标应该是最大化输出和真实的概率的交叉熵。Word2vec中采用的优化方法是随机梯度上升法(因为是要最大化)。
例如,这里是 layernorm 前向和后向传递。除了 layernorm 之外,我们还需要编码器、matmul、自注意力、gelu、残差、softmax 和交叉熵损失。 「一旦你拥有了所有的层,接下来的工作只是将它们串在一起。讲道理,写起来相当乏味和自虐,因为你必须确保所有指针和张量偏移都正确排列, 」Karpathy 评论道。
在 P 上应用标准的全局平均池化来产生256维的特征向量,接着是一个具有softmax的先行分类器进行分类。 5. 实验 对于目标检测,我们在COCO数据集上评估SpineNet。所有模型在train2017上训练。我们在test-dev上报告主要结构COCO AP,在val2017上报告其他结果。对于图像分类,我们在ImageNet ILSVRC-2012和iNaturalis...
此外，为了构建完整的模型，我们还需要实现多个关键组件，包括编码器（encoder）、矩阵乘法（matmul）、自注意力机制（self-attention）、GELU激活函数、残差连接（residual）、softmax函数和交叉熵损失计算。Karpathy继续解释道，一旦你有了所有的层，你就可以把所有的层串联起来。不瞒你说，写这个过程相当乏味，也很...
例如,这里是 layernorm 前向和后向传递。除了 layernorm 之外,我们还需要编码器、matmul、自注意力、gelu、残差、softmax 和交叉熵损失。 「一旦你拥有了所有的层,接下来的工作只是将它们串在一起。讲道理,写起来相当乏味和自虐,因为你必须确保所有指针和张量偏移都正确排列, 」Karpathy 评论道。
(4)matmul_forward,第一个matmul_forward对应CausalSelfAttention中的c_attn层,输入维度768,输出维度2304,在c代码中,使用omp进行加速; (5)attention_forward,先计算q*k,并归一化,结果存放到preatt_bth,然后填充causal attention mask,计算softmax,结果存放到att_bth中,最后计算attn*v,第二个matmul_forward对应Causal...